局部Hurst指数在中国股市中的应用
基于Hurst指数的股票价格预测方法研究
基于Hurst指数的股票价格预测方法研究近年来，随着世界经济不断发展，股票交易越来越成为人们的关注点。
对于投资者来说，最关心的是股票的未来走势。
然而，股票交易具有不确定性和随机性，导致预测股票价格非常困难。
在这样的情况下，基于Hurst指数的股票价格预测方法备受关注。
一、Hurst指数的定义和原理Hurst指数是由英国工程师H.E. Hurst提出的一种刻画时间序列长期相关性的指标。
长期相关性意味着序列在不同时间段的波动程度是一致的，即存在自相似性。
Hurst指数越接近于0.5，说明序列的变化趋势随机性越大，反之越小越说明序列的趋势性越强。
因此，我们可以通过计算Hurst指数来判断序列的时间性质。
二、基于Hurst指数的股票价格预测方法在传统股票预测方法中，往往使用技术分析和基本分析等定量手段进行预测，这种方法基于假设市场趋势是由历史价格变化所确定的。
但是，股票价格受到众多因素的影响，单一因素并不能完全反映市场真实情况。
而基于Hurst指数的股票预测方法则是根据行情走势的自相似性去完成预测。
具体来说，其步骤如下：1、将历史价格数据分成许多个时间段。
2、计算每个时间段的Hurst指数。
3、根据不同公司或不同板块的Hurst指数趋势，判断其未来价格走势。
三、实证研究有研究显示，基于Hurst指数的股票价格预测方法在实践中表现良好。
较多的研究都是从时域的角度来分析的，即分析时间序列数据的特征。
比如，中国证券报就曾发表一篇题为《Hurst指数预测股票走势的可行性研究》的文章，通过对上证指数进行分析，发现在短期内进行预测比较准确，但长期预测准确率降低。
其他的研究也支持了这种方法的有效性，尤其是在应用于稳定市场时表现更佳。
四、不足之处虽然Hurst指数在股票预测中的有效性已被证实，但也存在着一些不足之处。
首先，由于股票交易市场的不确定性和随机性，Hurst指数在一定程度上还是受到影响的。
其次，该方法只能反映出历史行情走势的自相似性，而随着新的信息不断涌现，其预测准确性也会跟着变化。
分形维度和Hurst指数的实验分析
分形维度和Hurst指数的实验分析本文将实验探究分形维度和Hurst指数的相关性和实际应用。
在这项实验中，我们将应用分形几何学和金融工程领域中的Hurst指数来分析时间序列数据的长期依赖性和复杂性。
首先让我们来了解一下分形维度。
在分形几何学中，分形维度是用来描述具有自相似性质的几何图形的维度。
自相似是指图形的不同尺度的部分具有相似的结构和形状，同时仍然保持图形原有的整体性质。
分形维度可以用来描述许多自然和人工产生的形态，如树枝、山脉、云雾等等。
在本实验中，我们将使用分形维度来分析时间序列数据的长期依赖性和复杂性。
接下来让我们来了解一下Hurst指数。
Hurst指数是用来衡量时间序列数据长期依赖性的指标。
在金融工程领域中，Hurst指数常常被用来分析股价、汇率等时间序列数据的走势。
在一些自然现象中，如地震、洪水等，也可以使用Hurst指数来评估出现这些现象的概率。
Hurst指数的取值范围在0与1之间，大于0.5的Hurst指数表明时间序列数据存在长期正相关性，小于0.5的Hurst指数则表明时间序列数据存在长期负相关性。
为了验证分形维度和Hurst指数的相关性和实际应用，我们从一个有代表性的数据集中收集了与沪深300指数相关的时间序列数据。
该数据集包含了2010年至今的中国股市指数收盘价和成交量数据。
我们首先通过Box Counting方法计算出该时间序列数据的分形维度，并使用R语言绘制了分形维度的图像。
结果表明该时间序列数据的分形维度约为1.53。
接下来我们将计算Hurst指数来验证我们对该时间序列数据的假设。
我们使用R/S分析法对时间序列数据进行分析，并计算出该时间序列数据的Hurst指数。
结果表明，该时间序列数据的Hurst指数约为0.53，大于0.5，表明该时间序列数据具有长期正相关性。
我们进一步分析了该时间序列数据的拟合模型，并使用自回归移动平均模型(ARMA)对其进行预测。
ARMA模型是一种经典的自回归模型，在金融领域中广泛应用于时间序列数据的预测和建模。
Hurst指数在股票市场有效性分析中的应用
由此可见, 上述这些股票的收益率序列并不都接近标准布朗运动。考虑到 R S 方法本身得到的 H u rst 指 数相对偏大, 中山火炬 ( 600872) 在多个数据点上比较接近于布朗运动。上指 ( 1A 0001) 、 武钢股份 ( 600005) 、 多 佳股份 ( 600086) 的 H u rst 指数远大于 0. 5, 倾向于混沌运动, 有时滞性。这种混沌表现在收益率变化的增量会 持续相当长的时间。而第一百货 ( 600631) 、 东方明珠 ( 600832) 的收益率是 A n tipersisten t 的。这表明它们的收 益率趋向于返回过去的记录, 收益率变化的增量发散较慢。
H 为 0. 5 左右。当该指数远偏离 0. 5 时, 我们就可以认为该时间序列不满足布朗运动。对于股票的收益率构
成的时间序列来说, 我们就可以认为该股票所在的市场不是一个有效的市场。
2 H urst 指数和 R S 方法
H u rst 指数是水利专家 H. E. H u rst 在 20 世纪中叶提出的一种判别时间序列是否对于时间有依赖的参
对上式可以用最小二乘法拟合求得 H u rst 指数 H 1 对于标准的布朗运动, 其 H u rst 指数为 0. 5。H u rst 指数 H 不为 0. 5, 称之为分形布朗运动 B H ( t) , 并且
H 而且时间序列 经过计算, 经验表明, 用 R S 法估计的 H u rst 指数会比理论值偏高。 B H ( t) 服从分布 N ( Λt, Ρt ) 。
Ξ
H u rst 指数在股票市场有效性分析中的应用
叶中行, 曹奕剑
( 上海交通大学 应用数学系, 上海 200030)
摘 要: H u rst 指数是一个在混沌和分形学科中判断时间序列混沌性和成群性的统计参数。 本文计算了实际股票市场股票对数收益率的 H u rst 指数, 认为在一定条件下股票运动并不满 足布朗运动模型, 也就意味着该证券市场不是有效的。 本文采用的方法是对短时间 ( 短到分 钟) 内的收益率统计 H u rst 指数, 从而判断市场中是否有大户操纵的行为。作者认为 H u rst 指 数在证券投资中有一定的参考价值, 对长期的投资决策可以发生影响。 关键词: 有效市场; H u rst 指数; 对数收益率; 布朗运动模型 中图分类号: F 121 文献标识码: A
基于Hurst指数的量化投资策略研究
---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---要近年来，随着计算机技术和数据科学的快速发展，我国量化投资行业发展迅速，在市场环境日益复杂的今天，依靠单一策略实现稳定盈利基本已无可能，将数理金融、统计理论与传统的投资思想相结合是量化投资新的研究方向。
本文的研究内容是基于Hurst指数构建一个可以识别不同市场环境且基于市场环境切换交易风格的量化投资策略，并对其理论基础及其在我国商品期货市场实证表现进行研究。
首先，本文选取了目前市场较为主流的策略作为量化投资组合的子策略：以双均线策略作为趋势型子策略，以布林震荡统计套利策略作为震荡型子策略。
然后，本文选取了2014年至2017年我国商品期货市场品种的1分钟高频价格序列数据，分别对这两个策略的表现进行研究。
结果表明尽管策略在商品合约上取得了较好的表现，但是资金曲线波动幅度较大，无法获得稳定盈利。
其次，本文对我国商品期货市场进行分形特征的研究，揭示了目前我国商品期货市场的收益率序列具有符合分形市场假说的特征，也说明了与分形市场假说相关的Hurst 指数在我国商品期货市场的运用的合理性。
在此基础上研究了Hurst指数在我国商品期货市场的运用，为之后的研究奠定了理论基础。
之后本文引入Hurst指数，将两个子策略结合起来，构建基于Hurst指数的量化投资策略，对其进行实证研究，并对参数进行优化及对2018年交易数据进行样本外测试。
经过实证分析发现，将不同特性的两种策略组合起来，在一定程度上实现了减少回撤，提高收益风险比的作用。
关键词：量化投资；趋势型策略；震荡型策略；Hurst指数；商品期货AbstractIn recent years, with the rapid development of computer technology and data science, China's quantitative investment industry develops rapidly. In today's increasingly complex market environment, it is basically impossible to achieve stable profits by relying on a single strategy. The combination of mathematical finance, statistical theory and traditional investment ideas is a new research direction of quantitative investment. The research content of this paper is to build a quantitative investment strategy based on Hurst index that can identify different market environments and switch trading styles based on market environments, and to study its theoretical basis and empirical performance in China's commodity futures market.First of all, this paper selects the current mainstream market strategies as the substrategies of the quantitative portfolio: the double-moving average strategy as the trend substrategy, and the brin shock statistical arbitrage strategy as the shock substrategy. Then, this paper selects 1-minute high-frequency price sequence data of commodity futures market varieties in China from 2014 to 2017, and studies the performance of these two strategies respectively. The results show that although the strategy achieves a good performance in commodity contracts, the fund curve fluctuates in a large range and cannot achieve stable profits.Secondly, this paper studies the fractal characteristics of China's commodity futures market, revealing that the current yield sequence of China's commodity futures market has the characteristics consistent with the fractal market hypothesis, and also illustrates the rationality of the application of Hurst index related to the fractal market hypothesis in China's commodity futures market. On this basis, the application of Hurst index in China's commodity futures market is studied, which lays a theoretical foundation for future research.After that, this paper introduces the Hurst index, combines the two sub-strategies, constructs a quantitative investment strategy based on the Hurst index, conducts an empirical study on it, optimizes the parameters and conducts an out-of-sample test on the trading data in 2018. Through empirical analysis, it is found that the combination of the two strategies withdifferent characteristics can reduce the retracement and improve the return risk ratio to a certain extent.Keywords: quantitative investment; tendency strategy; shock strategy; Hurst index; com modity futures目录摘要 (I)ABSTRACT.................................................................................................................. 目录 .............................................................................................................................. 第一章绪论. (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究目的及意义 (2)1.2.1 研究目的 (2)1.2.2 研究意义 (2)1.3 国内外研究现状 (3)1.3.1 量化择时策略的研究 (3)1.3.2 统计套利策略的研究 (4)1.3.3 量化对冲策略的研究 (6)1.3.4 组合策略研究 (7)1.3.5分形理论研究 (7)1.3.6 文献评述 (8)1.4 研究内容与研究方法 (9)1.4.1 研究内容 (9)1.4.2 研究方法 (10)1.5 创新点 (11)第二章量化交易界定及理论基础 (12)2.1 量化交易简介 (12)2.1.1 量化策略相关概念 (12)2.1.2 量化择时 (13)2.2 Hurst指数 (13)2.2.1 Hurst指数简介 (13)2.2.2 Hurst指数表现特性 (13)2.2.3 Hurst指数在期货市场可行性分析 (14)2.2.4 利用Hurst指数判断商品期货趋势 (15)2.3 趋势型量化投资策略的机理 (15)2.4 统计套利量化投资策略的机理 (16)第三章双均线趋势策略及布林套利策略的实证分析 (19)3.1 数据来源及前提假设 (19)3.2 趋势型量化投资策略的实证分析——基于双均线策略 (19)3.2.1 双均线趋势投资策略的机理 (19)3.2.2 双均线趋势投资策略实证分析 (21)3.3 震荡型统计套利投资策略实证分析——基于布林策略 (23)3.3.1 布林震荡统计套利策略的机理 (23)3.3.3 相关系数分析 (25)3.3.4 协整关系检验及计算合约配比 (26)3.3.5 布林统计套利策略实证分析 (27)3.4 本章小结 (30)第四章分形理论和HURST指数的应用 (31)4.1Hurst量化投资策略的设计 (31)4.2 分形市场假说在我国期货市场的应用 (31)4.2.1 分形市场假说 (31)4.2.2 分形市场假说在我国期货市场的应用的合理性 (32)4.3 局部Hurst指数在我国商品期货市场的实证 (34)4.4 本章小结 (36)第五章基于HURST指数量化策略的实证分析 (37)5.1 改进后的量化投资策略 (37)5.1.1 开平仓条件及止盈止损 (37)5.1.2 仓位控制 (37)5.2 实证检验 (38)5.2.1 参数设定及样本内回测 (38)5.2.2参数优化 (42)5.2.3 样本外检验 (43)5.3 本章小结 (45)第六章结论与展望 (46)6.1 结论 (46)6.2 研究不足与展望 (47)参考文献 (48)第一章绪论1.1 研究背景量化投资起源于上世纪50年代，随着计算机技术和数据科学的快速发展，量化投资行业得以快速发展。
hurst指数2篇
hurst指数第一篇：Hurst指数简介及应用领域Hurst指数是一种用于衡量时间序列数据的长期记忆性的统计量，其应用广泛于金融分析、水文学、信号处理等领域。
本文将对Hurst指数进行详细介绍，并探讨其应用领域。
Hurst指数最初是由数学家H.E. Hurst于1951年提出的，其用于衡量时间序列数据的波动性和相关性。
时间序列数据是指一组按时间顺序排列的观测值，例如股票价格、气温记录等。
Hurst指数的取值范围在0到1之间，其中0表示完全反序列相关，1表示完全正序列相关，0.5表示完全随机。
Hurst 指数越接近于0.5，说明时间序列数据的波动性越接近于随机，没有长期记忆性；而越接近于0或1，说明时间序列数据存在较强的趋势性，即具有长期记忆性。
Hurst指数的计算需要借助于重叠子序列的均值计算，具体步骤如下：首先，将时间序列数据分解成不同长度的子序列；然后，计算每个子序列的均值；最后，计算不同子序列长度下的均值之比。
根据计算得到的比值，可得到Hurst指数。
在金融分析中，Hurst指数常被用于衡量股票价格的长期记忆性和预测性。
通过计算Hurst指数，可以评估股票价格的波动性，进而辅助投资者进行风险管理和决策制定。
例如，当股票价格的Hurst指数较高时，说明价格具有较强的趋势性，投资者可以选择更长期的持有策略，以获得更大的收益。
此外，Hurst指数在水文学领域也得到了广泛的应用。
水文学研究常关注各种水文变量的波动性，例如降水量、水位等。
通过计算Hurst指数，可以评估水文变量的长期趋势，进而为水资源管理、洪水预测等提供科学依据。
除金融分析和水文学外，Hurst指数在信号处理、网络分析等领域也有着重要的应用价值。
例如，对于信号处理，Hurst指数可以用于评估信号的分形特性和自相似性，从而指导滤波、数据压缩等算法的设计与优化。
综上所述，Hurst指数是一种用于衡量时间序列数据长期记忆性的统计量，在金融分析、水文学、信号处理等领域有广泛的应用。
hurst指数分析
从图 2 看出：大约在 97 年之前 （图上是 93 年左 右， 因为我们的滑动窗口选择是 1008， 就是 4 年， 其余 的依次类推） hurst 指数呈下降的趋势，从 0.58 降到 0.45。从 97 年到 2006 年左右，上证综指的 hurst 指数 0.5 左右浮动， 没有大幅度长时间的变化， 但是从 2006 年到 2008 年 12 月， hurst 指数一路走高。 我们用分段的 线性回归估计每个阶段的趋势， a2t+b2,t1＜t＜t2 a= a3t+b3,t＞t2 其中 t1 大约是 1993 年 2 月， 实际的年份大约就是 1997 年 2 月左右。 2 大约是 2002 年 10 月， t 实际的年份 大约就是 2006 年 10 月。分段回归的拟合线见图 2 中 的虚线。 从图 3 我们看出， 上证综指和深证成指的 hurst 指 数的变化是不同的。 1991- 1997 之间， 在 上证综指和深 证成指的 hurst 指数的变化趋势大致相同， 但是深证成 指的 hurst 指数的波动更加强烈， 说明上证市场在这个 阶段比深证市场更加有效，可能是因为深证市场刚刚 建立， 各项制度不够完善所导致的。 在 1997 年到 2006 年之间， 沪深两市的 hurst 指数 特别是沪市表 整体上来说是变小了， 0.5 附近波动， 在 沪、 现比较有效， 可能是因为 1996 年 12 月 16 日， 深证 券交易所上市的股票交易，实行涨跌幅不超过前日收 市价 10％的限制。但是从 1997 年到 2000 年 11 月左
X 注： 轴上的日期值代表了估计该 hurst 指数时的样本的开始值对 应的日期。因此， 对于一个 Apr- 91 的 hurst 指数是被估计样本的区间是 Apr- 91 到 Apr- 95,其余的依次向前类推。 对于窗 1008 天每步 10 天的意 思就是： 我们用最先的 1008 个观测值， DFA 方法计算 hurst 指数， 用 然 加入下 10 个观察值， 然后重 后向前滚动样本， 去掉最初的 10 个观察值， 新估计 hurst 指数， 重复这个过程直到序列的结尾。
中国股票市场时变的hurst指数分析
中国股票市场时变的hurst指数分析
赖川波
【期刊名称】《统计与咨询》
【年(卷),期】2009(000)002
【摘要】@@ 一、引言rn资产收益率的长记忆性引起很多学者和从业人员的广泛关注.如果长记忆性存在,就意味当前金融理论中的模型对实际资产的评价时就必须考虑长记忆性.
【总页数】2页(P24-25)
【作者】赖川波
【作者单位】浙江工商大学统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】F8
【相关文献】
1.江苏省各城市接待国内旅游人数的时空演化特征分析——基于空间自相关和Hurst指数分析法 [J], 李晓维;唐睿
2.中国股票市场的Hurst指数研究 [J], 张彩霞;付小明
3.突发事件对国际石油期货价格波动的时间记忆性分析--基于PPM模型和Hurst 指数分析 [J], 张跃胜
4.月表虹湾Hurst指数分析 [J], 奚晓旭;刘少峰;韦蔚;李珂;焦中虎;李力
5.中国股票市场效率的变迁及对市场波动性的影响\r——基于Hurst指数分析法[J], 詹奕椿
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运用Hurst指数法对上证指数自相关性探讨
运用Hurst指数法对上证指数自相关性探讨自2007年7月份以来,我国股票市场波动性强,上证综指呈大起大落之势,这一现现象的背后,是否存在股票市场的自相关性因素。
运用Hurst指数分析法,分析我国2002年7月22日至2008年9月25日上海证券交易所综合指数价格的日收益率变动情况,论证我国股票市场是一个非线性正反馈系统。
所做的实证研究表明,上海的Hurst指数为056741,收益序列之间存在一定的关联性,市场不是随机行走状态,具有长期持续性的特征。
标签：赫斯特指数;股票市场;自相关性0 前言我国证券市场经过近20年的发展,达到了一定规模,成为我国金融体系的重要组成部分,取得了令人瞩目的成绩,但与西方成熟股市相比,在经济基础、市场结构、市场规模及交易机制等方面都存在较大差距。
自2007年7月份至今我国的股票市场出现了较大空间的波动,上证综合指数从6036.28在不到一年间降到1986.64的低点,一时间市场纷纷认为新一轮熊市的到来。
本文从股票市场内有混沌性出发,运用分形理论中重要的分析方法——重标极差分析法,探讨股票市场的自相关性,探讨股票市场自身的因素对股价走向的影响。
目前国内外学者对股市市场的有效性方面的问题有诸多的探讨,其中Eldridge(1991)、Philipatos(1993)、Peters(1996)、叶中行(2001)、张维(2001)、张永安(2003)、孔德龙(2003)学者等对股票、汇率等金融市场时间序列数据进行了实证分析。
表明了资本市场的混沌和分形性。
即金融时间序列数据一般遵循有偏的随机游走过程。
国内学者对股票市场的研究以上海证券指数为对象,计算结果表明H大体在0.7左右,说明上证指数是黑噪声,具有长期记忆。
而对于这现阶段,由于次贷危机的冲击,我国的股票价格变动空间极大,本文用是运用Hurst指数法,重新对上海证券市场综合指数进行审视,以观察在金融市场激烈波动的情况下,股票市场的发展情况。
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浙商证券研究 报告︱中国 专题研究
专题研究 ︱ 金融工程研究
量化投资研究
13 January 2011 ︱ 16 pages
局部 Hurst 指数在中国股市中的应用
——量化择时研究系列之二
邱小平
执业证书编号：S1230208110102
86-21-64718888-1701 qiuxiaoping@ 分析了有效市场假说和分形市场假说的区别以及 A
本报告导读：
股呈现分形市场的原因。 介绍了度量分形市场的 Hurst 指标和重标极差分析 （R/S）方法及其在 A 股市场中的应用 提出了基于局部 Hurst 指数构建的交易策略
投资要点：
在 A 股市场实证研究中运用分型市场假说模型有其合理性与必要性。 A 股市场特殊的股权结构、 信息披露制度和投资者组成等因素致使 A 股市场 并不满足有效市场假说的前提条件，使得市场日收益率呈现出尖峰厚尾的 有偏随机游走特征。分形市场假说将市场流动性和投资期限长短纳入模型 考虑因素，更加贴近现实的描述了市场状态。 通过 RS 分析和 V 统计量的计算，我们估算出上证指数的循环周期。一般 认为，Hurst 指数、V 统计量走势改变的时点，就是市场记忆性开始消失 的时点。对照 V 统计量和 Hurst 指数的走势，我们认为上证指数平均循环 周期为 230 天，也就是说系统经过 230 天就失去了对初始条件的记忆，或 者说一个事件对系统的影响平均可以持续 230 天。 Hurst 指数在预测市场未来走势的时候表现出极强的先验性。在市场将要 发生大跌之前的一段时间内，Hurst 指数已经发生了急速的大幅的下跌， 为市场将要发生反转给出明显的信号。但是 Hurst 指数在预测市场反转向 上时表现则不像预测下跌那么有效。 从市场发生在自从 2001 年 6 月、 2004 年 4 月、2007 年 10 月、2010 年 4 月这四个时点开始的大幅下跌来看，在 市场发生大幅下跌之前的 20 到 70 个交易日，局部 Hurst 指数已经开始连 续的急速下降，而且局部 Hurst 指数下跌速度越快，止跌点位越低，接下 来发生的市场下跌幅度也将越大，也就是说局部 Hurst 指数在预测市场较 大的下跌趋势上是有先验性的，那么这就为我们构造投资策略时规避市场 暴跌提供了很好的指示作用。理论上来讲，Hurst 指数在刻画市场反转时 既能反映上升趋势的终结，也能反映止跌回升的开始，但是很多研究也都 指出在进行资本市场实证时，反映止跌回升的开始并不像反映上升趋势的 终结那么有效，所以大部分实证性的文章都是关于用 Hurst 指数刻画市场 下跌时期特征的。 基于局部 Hurst 指数走势构造的交易策略可以获得远超市场的收益率。样 本区间内，上证指数上涨 49%，但基于局部 Hurst 指数的交易策略则获得 了 436%的收益；深成指上涨 174%，而基于局部 Hurst 指数的交易策略则 获得了 1016%的收益，超越指数收益达 842%。从最近 1 年来的走势来看， 局部 Hurst 指数在 4 月份后一直是处于震荡向上的。虽然这不意味着上证 指数接下来仍会演绎震荡向上的行情，但它至少可以表明在近期上证指数 大幅下跌的概率较小。
3 HURST指数在A股市场中的应用.............................................................. 8
3.1 A股市场运用HURST指数分形研究的合理性与必要性 .................................................................................................... 8 3.2 A股沪市平均循环周期 ..................................................................................................................................................... 8 3.3 局部HURST指数运用于上证指数 ................................................................................................................................... 10 3.4 根据局部HURST指数构造交易策略市场表现 ................................................................................................................ 11
2 股票市场的分形结构 ................................................................................. 5
2.1 股市分形结构的特征 ...................................................................................................................................................... 5 2.2 股市分形结构度量：HURST指数和R/S分析法 ................................................................................................................ 6 2.2.1 Hurst指数 ................................................................................................................................................................... 6 2.2.2 R/S分析法 .................................................................................................................................................................. 6 2.2.3 局部Hurst指数 .......................................................................................................................................................... 7
1
相关研究报告
《股指期货套期保值的方法探讨 —— 股指期货套期保值研究系列之一》 （2010.08.03） 《封基、 分级基金的套期保值策略研究 ——股指期货套期保值研究系列之二》 （2010.10.26） 《技术指标优化择时： 10 年 30 倍收益 ——量化择时研究系列之一》 （2010.12.23）
4 结论 ............................................................................................................ 13
2
︱Investment Research
专题研究
图表目录
图 1 上证综指和深成指日收益率分布拟合图 ...................................................................................................... 8 图 2 上证综指Log(R/S)-Log(N)图 ......................................................................................................................... 9 图 3 上证综指V-Log(N)图 ..................................................................................................................................... 9 图 4 上证综指-局部Hurst指数-期望Hurst指数图 ............................................................................................... 10 图 5 上证综指基于局部Hurst指数交易策略持仓图 ........................................................................................... 11 图 6 上证综指基于局部Hurst指数交易策略市场表现图 ................................................................................. 12 图 7 深成指-局部Hurst指数-期望Hurst指数图 ................................................................................................. 12 图 8 成指基于局部Hurst指数交易策略持仓图 ................................................................................................. 13 图 9 深成指基于局部Hurst指数交易策略市场表现图 ..................................................................................... 13 图 10 上证指数最近一年来基于局部Hurst指数走势 ......................................................................................... 13